摘要
在学术领域，不可避免的要接触到文献阅读这一项工作。数字时代的学者相较于前数字时代学者面临的挑战更大：第一，信息过载会导致你浪费很多时间在不相关信息上；第二，学科的更替与变化，使得你不得不去挑选信息源；第三，学科的交叉，使得学者不得不走出自己的领域，吸收新知识；第四，效率工具的诞生，使得“知识沟（Knowledge-Gap）”加剧。综上，对学术文献的全局认识，从数理逻辑考虑对文献的利用，成为一个有必要的话题。一切的竞争，本质上都是时间的竞争。
注：本文基于《信息分析课二期》
1. 布拉福德定律（Bradford's Law）
布拉福德定律是文献计量学中的奠基性定律之一。定律将一个学科的期刊分为核心区、相关区、非相关区，其关系满足如下公式：
核心区：相关区：非相关区 = 1：n：n² (其中n为布拉福德系数)
简单来说，如果一个领域的期刊总数是100，计量学者统计分析得出布拉福德系数是5，那么该领域相关区有杂志20本（100 / 5），该领域的核心区有4本（100 / 25）。那么，初入这个领域第一步应该是确定核心区期刊数字，然后想办法找到这些核心期刊。而不是应该在所有相关区、非相关区盲选。
实践：在网上搜索一下关于Educational Technology的文献，以 Educational Technology Journals (Peer Reviewed) - Educational Technology为例，大概有70本，如果以布拉福德系数是5来计算，大概Educational Technology领域的核心文献是2.8本。
反向验证，在 google scholar 中选择social science 板块 Social Sciences - Google Scholar Metrics，找到和Educational Technology领域密切相关的杂志有3本。并且，找到最近五年索引量排名第一的是《Computers & Education》杂志，说明在social science这个领域，学者们大概在思考的话题和领域。
题外感叹：火爆的教育技术学。
2. 洛特卡定律（Lotka's Law）
洛特卡定律的内容为：（1）发表n篇论文的作者是发表1篇论文作者的1/n²（2）一个领域发表一篇论文的作者约为60.79%。
假如一个领域有1000名学者，那么发表一篇论文的作者为607人，发表10篇论文的作者为6人，发表20篇论文的作者为1.5人，找到“核心作者”可以最快了解一个领域。
以“Computational Thinking”这个话题为例，在google scholar上搜索，先找到被引量排名靠前且重复出现的学者Jeannette M. Wing和Shuchi Grover。搜一搜她们的学术背景分别来自CMU和Stanford，差不多印证了之前自己的了解，两所这个领域顶级的大学。那么就可以以这两个学者为突破口，先通读她们两个的文献。当然，这里也可以应用广义的“上位词”“下位词”，即，找她们的老师 / 学生。
反之，如果有信息接触到一个领域的核心人物，那么顺藤摸瓜，找到其学术脉络，也是可以发现总结出“核心作者”的。比如以学者John Maeda为例，遵循师徒脉络，可以发现Ben Fry, Casey Reas, Golan Levin, Zachary Lieberman等等人物。
3. 齐夫定律（Zipf's Law）
齐夫定律说成大白话就是人类最容易坚持的习惯遵循“最省力法则”。齐夫定律有三个推论：1）开放(Openness)会战胜封闭(Closeness)；2）人们会大量引用熟悉的信息；3）核心竞争力是你的差异化程度。
但是，深刻理解齐夫定律（Zipf's Law）却没那么容易。阳志平老师举了一个例子，比如有一座山，有三种翻阅方法 a. 打隧道 b. 坐飞机 c. 徒步。那么在常规的情况下，大多数人肯定会选择c方案，因为这看起来最省力。但是，如果有人能利用自身的差异化法则，构建另一条省力通道（比如，打隧道）。那么越来越多的人就会沿着这条更省力的法则行进。
如果想了解更多请参考：
4. 文献增长率
普莱斯（Price）在《巴比伦以来的科学》一书中，提出以科技文献量为纵轴，以历史年代为横轴，不同年代的科技文献量的变化过程表现为一根光滑的曲线。这条曲线十分近似地表示了科技文献量指数增长的规律。
举个例子来说，如果一个领域初始文献是100篇
Q(0) = 100
那么十年后，当常数是1时，估计十年后的文限量Q(10)将达到多少呢？
Q(10) = 100 * exp(1 * 10) = 2202624
那么，在某些领域（比如哲学、艺术学），追根溯源，找到这100篇文献，先进行阅读会不会更有好处呢？
5. 文献老化率
以文献的出版年龄为横轴，现正在使用文献的相对量为纵轴，可以绘制一条负指数曲线，称为文献老化曲线。(Bertram C. Brookes) 文献随着时间的推移，对社会的作用会逐渐减小，这被称为文献的老化！
中国学者邱均平在1988年《文献计量学》中整理了不同学科的“半生期”，比如，物理学的半生期是4.6，而地质学的半生期是11.8。记得阳老师曾经随口说过，不同学科需要关注的切入点不一样，比如，对于哲学这个学科来说，经典的著作格外重要；而对于计算机科学这个学科来说，会议论文就显得格外重要。其本质，就是两个学科的半衰期不同。
6. 信息计量的大一统模型
科学计量学学者叶鹰和他的合作伙伴Ronarld Rousseau，尝试使用波动-扩散方程组讲上述5个模型统一在一起（Ye and Rousseau, 2010; Ye, 2011），感兴趣的小伙伴可以参加后文的Ying Ye链接。
7. 文中提到重要学者或文献
- Shuchi Grover
- Jeannette M. Wing
-
John Maeda – Medium
强烈推荐他的medium，作为设计科普材料 - Ying Ye
